IA privée & sécurisée : l'intelligence artificielle dans votre environnement
Traitez vos données sensibles avec une IA hébergée chez vous ou sur serveur privé : aucune donnée ne quitte votre entreprise.
Des données trop sensibles pour le cloud public
Dossiers clients, secrets de fabrication, données santé, documents juridiques : les envoyer vers une API externe pose des questions de confidentialité, de conformité RGPD et de souveraineté que beaucoup d'entreprises ne peuvent pas assumer.
Une IA performante qui reste CHEZ VOUS
Nous déployons des modèles de langage open source performants directement dans votre environnement : serveur interne ou serveur privé dédié. Vos données ne sortent jamais. Recherche documentaire, assistants, génération de texte : les mêmes usages que le cloud, avec une confidentialité totale et des coûts prévisibles.
Ce que contient un déploiement privé
Dimensionnement matériel (ou serveur privé), installation des modèles adaptés à vos usages, interface pour vos équipes (chat, recherche documentaire), connexion à vos données internes, sauvegardes, supervision et formation. Option air-gapped pour environnements ultra-sensibles.
Les entreprises concernées
Secteurs réglementés (santé, juridique, finance), industriels protégeant leur savoir-faire, collectivités, et toute entreprise exigeant que ses données restent sous son contrôle physique.
Modèles open source et infrastructure maîtrisée
LLM open source de dernière génération (Qwen, Llama…), moteur de recherche sémantique Qdrant en local, accélération GPU si nécessaire. Aucun appel externe, aucun envoi de données, mises à jour maîtrisées.
Ce que vous y gagnez
Confidentialité absolue (données jamais transmises), conformité RGPD facilitée, indépendance vis-à-vis des fournisseurs cloud, coûts d'usage prévisibles (pas de facturation au token), et une IA taillée pour vos usages.
Questions fréquentes
Services associés
L'IA sans compromis sur la confidentialité
Discutons de vos contraintes de données : nous dimensionnons une architecture privée adaptée.

